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2.
为有效提升肥料利用率,完善施肥技术推广服务体系,采用大数据技术、农业专家系统技术与3S技术相结合的方法开发基于桌面版、触摸屏版及手机版的贵州主要作物及特色果蔬的施肥推荐服务系统。该系统由地图推荐施肥、样点推荐施肥、测土配方知识和作物栽培管理等模块组成,可查询浏览精确田块地理位置、立地条件及理化性状等相关信息,并能对任一田块单元因地、因品种或因生产水平提供施肥决策推荐,适用于山地立体生态条件下的施肥信息咨询服务;施肥推荐系统可提升贵州省耕地养分的信息化管理水平,丰富了测土配方施肥技术的推广手段。 相似文献
3.
无花果又名明目果、底珍树等 ,是世界上最古老又新兴的果树之一。无花果原产亚热带地区 ,生态适应性强 ,性喜温暖干燥 ,易于栽培管理 ,生长适宜温度 2 2~ 2 8℃。一般品种冬季在 - 12℃时新梢顶端开始受冻 ,在 - 2 0~ - 2 2℃时地上部分冻死 ,但翌年又能从根茎下发出大量新枝。无花果耐旱、耐瘠 ,不耐涝 ,对土壤适应性强 ,尤其是耐盐碱性强。无花果病虫害少 ,易达到绿色食品标准。繁殖快且容易 ,扦插、分株均可 ,成活率高。无花果从 6月至 11月每年有 5个多月的收果期 ,鲜果可陆续供应市场。预测表明 ,在目前某些果品生产过剩的形势下 ,无… 相似文献
4.
苹果花芽形态发生过程及其节位数增长模式的研究 总被引:5,自引:2,他引:3
对苹果‘国光’、‘金冠’、‘红玉’三个品种,连续三年观察了花、叶芽节位的增长和花芽形态发生过程,看到,随着时间的推移,节位的增长呈“渐近曲线”。从花芽形态分化开始,叶芽的节位就不再增长,而花芽的节位仍继续增长。结果,花芽的节位比叶芽多1—3节。花芽节位的增长主要是在“初前”阶段进行。在‘红玉’上看到另一种增长模式:当花芽开始形态分化后,叶芽和花芽的节位同步增长。B_9可使叶芽的节位增长,但对花芽的节位没有明显的影响。GA_3对叶芽节位数没有影响,但有减少花芽节位数的趋向。文中描述了侧花和雄蕊原始体出现的顺序。花芽“初前”、“初后”、“萼片期”、“花瓣期”在良好的条件下完成各阶段约需一周的时间,而“雄蕊期”及“雌蕊期”则需二周或二周以上。对节位形成间隔期对花芽形成的影响及花芽分化临界节位假说进行了讨论。 相似文献
5.
蛋白质组学研究技术及其在果树学中的应用 总被引:7,自引:3,他引:7
蛋白质组研究是当今生命科学发展的一个新的增长点,它能阐明基因组所表达的真正执行生命活动的全 部蛋白质的表达规律和生物功能。简要介绍了蛋白质组学产生的科学背景、研究方法和研究内容。蛋白质组学研究 方法主要有双向聚丙烯酰胺凝胶电泳(2D-PAGE)、质谱(Mass-spectrometric)技术、蛋白质芯片(Protein chips)技术、酵母 双杂交系统(Yeast two-hybrid system)、双向高效柱层析和生物信息学等。其应用的范围包括植物群体遗传学、在个体 水平上植物对生物和非生物环境的适应机制、植物的发育和组织器官的分化过程,以及不同亚细胞结构在生理生态 过程中的作用等诸多方面。同时展望了植物蛋白质组学研究前景以及蛋白质组学技术在果树学中的应用前景。 相似文献
6.
7.
1注意追肥浓度浓度适宜才能收到良好的效果。施用浓度过高,易发生肥害或毒素症;浓度过低,则达不到追肥目的。一般地说,各种肥料适宜的喷洒浓度是:磷酸二氢钾0.2%~1.0%;尿素0.5%~1.0%;氯化钙0.3%~0.5%;硫酸镁0.1%~0.2%;钼酸铵0.02%~0.1%;硫酸锰0.05%~0.10%;硼砂0.01%~0.2%;硫酸锌0.05%~0.2%;硫酸亚铁0.2%~1.0%;硫酸铜0.01%~0.05%。2注意追肥时期叶面追肥的时期必须根据不同蔬菜和不同的肥料品种而定,应在蔬菜需肥关键时… 相似文献
8.
1辣椒枣观果和鲜食、制干均优的观赏品种。果实10月初成熟,锥形或长椭圆形,果尖翘起,形状似红辣椒,果实较大,平均单果重11g左右,最大22g。果肉绿白色,肉质酥脆,汁液多,酸甜可口,总糖27.69%,酸0.57%。鲜食品质优良,可食率94.08%。该品种树冠中大,枝条中密,适应性强,抗风、耐旱、耐涝、耐盐碱,丰产稳产。可用于庭院、观光果园栽植,也可用于制作盆景。2茶壶枣观果和鲜食兼用,果实9月上中旬成熟,平均单果重6g,果面平整光滑,果皮紫红色,鲜艳具光泽。果肉绿白色,质地粗松略绵,汁液中多,味甜略酸,可溶性固形物25%。果形奇特:椭圆形,肩部或近肩部有2… 相似文献
9.
研究采集宁夏区内各市县(固原、海原、同心、中卫、中宁、永宁、平罗)抽取玉米样品120批,用近红外分析仪扫描定标样品集获得玉米近红外光谱图,利用偏最小二乘法建立模型,并分别经过无预处理、均值中心化、标准正态变量转换、一阶导数、标准正态变量转换结合去趋势校正(SNV+D)预处理光谱,获得水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维预测模型,分别是经过MC、SNV+D、SNV+D、SNV+D光谱预处理后效果最好。预测决定系数R2 p分别为0.951、0.976、0.728、0.897,相对分析误差RPD除粗脂肪为2.62外,其他均大于3的近红外预测模型,通过预测模型验证集验证后,并对模型预测值与实测值进行U检验,结果为差异不显著(P>0.05)。该近红外预测模型对玉米中水分、粗蛋白、粗纤维具有较佳预测效果,粗脂肪的预测精度有待进一步提高。 相似文献
10.